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龙图腾网获悉中国人民解放军海军航空大学申请的专利一种利用质心时序信息的漂浮目标识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116699617B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310576670.7，技术领域涉及：G01S13/937；该发明授权一种利用质心时序信息的漂浮目标识别方法是由董云龙;丁昊;刘宁波;张兆祥;孙艳丽;于恒力;王国庆;熊波设计研发完成，并于2023-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种利用质心时序信息的漂浮目标识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及雷达信号处理技术领域，主要涉及一种针对海面漂浮目标与舰船的识别方法。本发明利用了漂浮目标的多普勒谱质心时序演变规律信息，提高了目标回波信息利用率，解决了以往仅依赖目标的一维距离像特征无法精细化识别的问题；本发明提出双门限法，用于剔除质心序列的异常值，该方法适用于一般异常值剔除情形；在秒级观测时间上，本发明所提方法对舰船目标和常见漂浮目标等质量差异较大目标的识别准确度可达90％以上。

本发明授权一种利用质心时序信息的漂浮目标识别方法在权利要求书中公布了：1.一种利用质心时序信息的漂浮目标识别方法，其特征在于包括以下步骤： 步骤1，多普勒谱质心序列的提取 海探测雷达对海面目标进行检测，某目标距离单元上接收到长度为N的相 参脉冲串xn,n＝1,2,…,N，将xn,n＝1,2,…,N截为长度为I不重叠的短向量ui，如下所示： [x1,x1,…,xN]T＝[u1,u2,…,uNI]T1 分别计算每个短向量ui的多普勒谱，并提取多普勒谱质心特征，使用功率谱作为多普勒谱，采用现代信号谱分析中的非参数方法对平均和短时多普勒谱进行估计，为有效降低旁瓣，在估计时采用加窗处理； 多普勒谱估计方法如下：假定单个数据段的长度为L，对于第φφ＝1,2,…,Φ个数据段，短时多普勒谱估计值表示为： 其中，和分别表示短时幅度谱和短时功率谱，ωn表示 时域窗函数，T表示脉冲重复周期，cφn,n＝1,2,…,L表示第φ个数据段的雷达 回波序列，Δ为窗函数功率，表示为： 沿频率维对短时多普勒谱取均值，即可得到平均多普勒谱估计值，表示为： 多普勒质心fC描述了目标的多普勒偏移程度，估计方法为： 其中，Qφ表示第φ个数据段短时多普勒谱的功率水平，即： 最终得到的某海面目标的多普勒谱质心序列记为X1,X2,…,XNI； 步骤2，质心序列的异常值修正 由于存在同频干扰、噪声、未知来源电磁波等随机干扰，导致步骤1提取的多普勒谱质心序列常会出现异常值，提出双门限法，对步骤1提取的多普勒谱质心序列进行修正，减小异常值影响； 步骤3，质心序列的AR建模与二级特征提取 使用中心化p阶自回归Auto-regressive,AR模型拟合所有目标的异常值剔除后的质心序列，剔除异常值后的质心序列X1,X2,…,XNI的中心化ARp模型拟合结果如下： Xt＝c1Xt-1+…+cpXt-p+εt9 式中，模型阶数p为已知量，模型参数c＝c1,c2,…,cpT为待估计参数，其矩估计值可通过式10计算； 式中，ρ为自相关系数的估计值，式10称为参数的尤尔-沃克方程估计法，白噪声方差的矩估计值如下： 式中，γ0为质心特征序列的方差，γj为间隔j的自协方差函数； 式9即为某海面目标质心序列的AR模型拟合结果，AR模型阶数p一般设为3，则估计得到的AR模型系数即为记作AR1、AR2、AR3，这就是某海面目标的质心序列对应的二级特征； 步骤4，分类器的构建与识别 在分类器训练阶段，从标签化处理后的舰船目标回波中提取大量多普勒谱质心的二级特征AR1、AR2、AR3，构成所需要的训练集特征样本，对其做标准差归一化处理；预设一个舰船目标的错误判决概率，并使用快速凸包学习算法进行训练，得到判决区域，完成分类器的训练，在分类器识别阶段，将雷达采集得到的目标回波样本[AR1,AR2,AR3]输入已经训练完成的凸包单分类器，识别目标类别。

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